GraphScope 的图计算之旅
GraphScope的图计算之旅由阿里巴巴通义实验室系统研发总监徐静波分享，涵盖三个发展阶段。早期方案针对特定任务设计了多个图计算系统；2018年起整合为一站式系统GraphScope，支持图遍历、图分析和图学习；2024年演进至GraphScope Flex，采用模块化设计应对多样化的图计算需求。GraphScope持续优化性能并建设开源社区，现已支持3000多个star和100多种算法，日均处理五万多个图计算任务。未来将探索更多查询语言、存储支持及HTAP能力。
CNN中的注意力机制综合指南：从理论到Pytorch代码实现
注意力机制已成为深度学习模型的关键组件，尤其在卷积神经网络（CNN）中发挥了重要作用。通过使模型关注输入数据中最相关的部分，注意力机制显著提升了CNN在图像分类、目标检测和语义分割等任务中的表现。本文将详细介绍CNN中的注意力机制，包括其基本概念、不同类型（如通道注意力、空间注意力和混合注意力）以及实际实现方法。此外，还将探讨注意力机制在多个计算机视觉任务中的应用效果及其面临的挑战。无论是图像分类还是医学图像分析，注意力机制都能显著提升模型性能，并在不断发展的深度学习领域中扮演重要角色。